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任务很简单：把一个加热后的杯子放进柜子。一个智能体先把杯子放进微波炉，再放进柜子，随后陷入反复查看柜子的循环。这个无效行为重复了 36 次，直到耗尽行动预算，任务仍然没有完成。
近日，清华大学电子工程系数据科学与智能实验室在 AI for Science 方向提出面向智能体符号回归（agentic symbolic regression）的运行时框架 SRHarness [1]，让 AI 更可靠地从观测数据中发现公式；同时构建机制发现基准 MechBench [2]，系统评测 AI 能否进一步揭示公式背后的机理。
一边打游戏，一边给自己升级？
最近，全球AI圈彻底疯了。
修 Bug、操作计算机、规划实验室操作、优化化学反应，甚至研究复杂的免疫系统。
大语言模型为什么能 scale？一个重要基础是，海量来源各异的知识，被统一进了同一种输入输出空间 —— 文本。输入是文本，输出也是文本，主干模型在这个统一空间中学习、组合与迁移知识。那么，具身智能要获得类似的泛化能力，通往 Physical AGI，它的 “原生统一空间” 是什么？
vLLM Semantic Router推出并开源Decision 3.0系列多模态决策模型，覆盖0.6B至27B六款模型，其中d3在Jev Decision Index 0.3.1文本榜和视觉榜均排名第一。
模思智能（MOSI）宣布完成超10亿元Pre-A轮融资，由华控基金领投，资金将用于全模态实时交互智能研发、能力建设及全球商业化落地。
近日，OpenRSI Index 在 X 上引发关注。截至目前，项目发布帖已有超过 13.3 万次浏览，相关话题出现在 X 的 Today’s News 栏目中。
近期，全球顶尖 AI 实验室正在密集释放一个信号：AI 正在从帮助人类完成任务，走向参与自身的研发与改进。